[論文レビュー] Fuzzy Relational Modeling of Cost and Affordability for Advanced Technology Manufacturing Environment

Ladislav Kohout, Eun‐jin Kim+1 more|ArXiv.org|Oct 11, 2003

Rough Sets and Fuzzy Logic参考文献 30被引用数 3

ひとこと要約

本稿では、BK積を用いた曖昧な関係的モデリングフレームワークを提案し、高度製造におけるコストおよび費用負担可能性を分析する。物理的測定値と専門家知識をレパートリー・グリッドを介して統合することで、対称性や推移性などの関係的性質の検出が可能となり、不確実性下での意思決定を支援する。技術の順位付けやコストドライバー分析への応用が可能である。

ABSTRACT

Relational representation of knowledge makes it possible to perform all the computations and decision making in a uniform relational way by means of special relational compositions called triangle and square products. In this paper some applications in manufacturing related to cost analysis are described. Testing fuzzy relational structures for various relational properties allows us to discover dependencies, hierarchies, similarities, and equivalences of the attributes characterizing technological processes and manufactured artifacts in their relationship to costs and performance. A brief overview of mathematical aspects of BK-relational products is given in Appendix 1 together with further references in the literature.

研究の動機と目的

• 不完全または不確実なデータ下での高度製造におけるコストおよび費用負担可能性の関係的フレームワークの構築を目的とする。
• 物理的測定値と専門家知識（心理測定ツールを介して）を統合し、意思決定支援のための統一された関係的構造を構築することを目的とする。
• 自己同一性、対称性、推移性、同値性などの関係的性質を検出することで、製造の属性間の依存関係、階層構造、類似性を明らかにすることを目的とする。
• 前順序を用いた区間順位付けにより、早期段階の設計の費用負担可能性評価を可能にし、競合する技術の比較を支援することを目的とする。
• 曖昧な関係的計算を用いたバリューアナリシスを通じて、不要なコストを同定することを目的とする。

提案手法

• コストおよび性能データから導出される関係を合成・分析するために、曖昧な関係的積（BK積）を用いる。具体的には、三角形積および四角形積を採用する。
• 物理的データが入手できない場合に、エンジニアから言語的知識を抽出するために心理測定ツールとしてレパートリー・グリッド（RPG）を用いる。
• 関係的構造を用いて、コストドライバーおよび製造プロセス間の依存関係、類似性、同値性を表現・分析する。
• 異なるプロセスパラメータや材料におけるコスト推定値を統合するために、区間集約を用いる。
• 関係的データから前順序を構築し、費用負担可能性に基づいて競合する技術の区間順位付けを可能にする。
• 曖昧な関係的計算を用いたバリューアナリシスにより、設計および製造における不要なコストの同定と削除を実施する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 物理的データが不足する状況下で、曖昧な関係的モデリングは、高度製造におけるコストおよび費用負担可能性をどのように表現・分析できるか？
• RQ2 専門家から得た言語的データから抽出可能な関係的性質（例：対称性、推移性）は、コストドライバー間の構造的関係をどのように明らかにするか？
• RQ3 BK積は、複数の専門家視点を統合し、関係的モデルにおける矛盾を解消するためにどのように応用可能か？
• RQ4 区間集約と前順序に基づく順位付けは、不確実性下での技術選定をどのように改善するか？
• RQ5 曖昧な関係を用いたバリューアナリシスは、製造プロセスにおける不要なコストをどのように同定・除去できるか？

主な発見

• レパートリー・グリッドの使用により、物理的測定値が欠如する状況下でも、コストドライバーに関する専門家知識を効果的に抽出でき、関係的モデリングが可能となった。
• 専門家から得たデータにおいて、対称性や推移性といった関係的性質が検出され、製造属性間の意味のある構造的関係が明らかになった。
• BK積により、複数の専門家視点の統合が可能となり、矛盾する解釈を一貫性のある関係的モデルに統合できた。
• コストの区間集約により、異なるプロセスパラメータにおける不確実または不完全なコスト推定値の統合に耐性のある手法が得られた。
• 前順序に基づく区間順位付けにより、競合する技術の比較的評価が可能となり、不確実性下での意思決定を支援できた。
• 曖昧な関係的計算を用いたバリューアナリシスにより、LPTカバープレートの事例研究で不要なコストが効果的に同定・強調された。